ML vs. MLOps Engineer – Hauptunterschiede und Gemeinsamkeiten | von The Tenyks Blogger | Juni 2023

Wir schlüsseln die Verantwortlichkeiten für ML-Ingenieure und MLOps-Ingenieure auf und heben hervor, wo sie sich überschneiden und wo sie sich unterscheiden.

Im Bereich des maschinellen Lernens werden die Rollen des ML-Ingenieurs und des MLOps-Ingenieurs häufig verwechselt. Obwohl es einige Überschneidungen und Unterschiede in ihren Zuständigkeiten gibt, ist es wichtig, die kleinen Particulars zu beleuchten, die diese beiden Funktionen unterscheiden.

Haftungsausschluss: Bei Tenyks haben wir viele tolle Leute angezogen, die wir einstellen wollten, aber sie hatten nicht den MLOps-Ingenieurhintergrund, den wir gesucht hatten! Stattdessen verfügten sie über ein herausragendes ML-Ingenieurprofil.

In diesem Artikel klären wir die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen diesen beiden Rollen. ML-Ingenieure konzentrieren sich hauptsächlich auf die Erstellung, Schulung und Optimierung von Modellen für maschinelles Lernen, während sich MLOps-Ingenieure hauptsächlich mit dem Testen, Bereitstellen und Überwachen von ML-Modellen in Produktionsumgebungen befassen.

Wenn Sie ein gutes Verständnis dafür erlangen, wie sich diese Berufe unterscheiden und zusammenpassen, können Sie sicherstellen, dass Sie den richtigen Karriereweg einschlagen.

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1. Warum werden diese Rollen oft verwechselt?
2. Ähnlichkeiten
3. Unterschiede
4. Zusammenfassung

Hier sind drei Gründe, warum die Rollen ML-Ingenieur und MLOps-Ingenieur oft verwechselt werden, sowie die dahinter stehenden Annahmen:

• Ihre Berufsbezeichnungen klingen ähnlich – So naiv es auch klingen magazine, die Titel „Machine Studying Engineer“ und „MLOps Engineer“ sind durchaus vergleichbar und enthalten quick die gleichen Wörter. Dies kann dazu führen Annahme dass die Rollen selbst nahezu gleich sind, obwohl sie tatsächlich ziemlich unterschiedlich sind.

• Ihre Arbeit umfasst sich überschneidende Technologien – In beiden Rollen kommen maschinelles Lernen, Software program-Engineering und Cloud-Computing-Instruments und -Techniken zum Einsatz. Der Annahme Hier gilt: Wenn die Technologien gleich sind, müssen auch die Arbeitsplätze gleich sein. Die Artwork und Weise, wie diese Technologien angewendet werden, ist jedoch sehr unterschiedlich.
• Einige Personalvermittler verstehen die Unterschiede möglicherweise nicht vollständig – PS Aus Erfahrung ist uns das tatsächlich passiert! Die Einstellung von Personalvermittlern, die neu in ML sind und keine Vorkenntnisse in diesen Bereichen haben, versteht möglicherweise nicht die Nuancen zwischen den Positionen. Der Annahme liegt darin, dass sie glauben, dass sie beide Rollen besetzen können, um ihre Ziele zu erreichen, ohne die spezifischen Fähigkeiten und Erfahrungen zu erkennen, die wirklich erforderlich sind.

Es gibt einige Verantwortlichkeiten, bei denen es eine geben könnte Überlappung zwischen den ML-Engineering- und MLOps-Funktionen. Diese Ähnlichkeiten sind es, die Menschen oft erreichen verwirrt am meisten.

1. Modell Bestätigung – ML-Ingenieure und MLOps-Ingenieure teilen sich die Verantwortung für die Validierung von Modellen für maschinelles Lernen, konzentrieren sich jedoch auf unterschiedliche Teile des Validierungsprozesses. ML-Ingenieure validieren Modelle während der Entwicklung, während MLOps-Ingenieure Modelle in Produktionsumgebungen validieren.

2. Bleiben Sie mit den neuesten Informationen auf diesem Gebiet auf dem Laufenden – ML-Ingenieure und MLOps-Ingenieure haben die gemeinsame Aufgabe, kontinuierlich zu lernen und ihr Fachwissen in ML und Betrieb zu verbessern, sie können jedoch unterschiedliche Fähigkeiten und Themen priorisieren. ML-Ingenieure konzentrieren sich möglicherweise mehr auf ML-Algorithmen und -Frameworks (z. B. Tensorflow), während sich MLOps-Ingenieure auf Bereitstellungs-, Überwachungs- und Workflow-Instruments konzentrieren.

3. Funktionsübergreifendes Arbeiten – ML-Ingenieure und MLOps-Ingenieure arbeiten regelmäßig mit verschiedenen funktionsübergreifenden Partnern zusammen, wobei sich die Besonderheiten dieser Interaktionen häufig unterscheiden. Beispielsweise arbeiten ML-Ingenieure mit Dateningenieuren an der Datenerfassung und -aufbereitung, während MLOps-Ingenieure mit IT- und Software program-Ingenieuren an der Bereitstellungsinfrastruktur arbeiten.

4. Sicherheit und Compliance – Sicheres, faires und gesetzeskonformes ML erfordert die Aufsicht sowohl derjenigen, die Modelle erstellen, als auch derjenigen, die sie in der Produktion einsetzen. ML-Ingenieure und MLOps-Ingenieure haben die Kontrollmechanismen eingerichtet, um dies zu erreichen.

Abgesehen von den Ähnlichkeiten in den Aufgaben zwischen ML Engineer und MLOps Engineer gibt es klare Verantwortlichkeiten für jede Rolle.

ML-Ingenieur

1. Entwerfen und erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen – Funktional sollte der Ingenieur in der Lage sein, ML-Algorithmen für einen bestimmten Datensatz zu entwerfen, zu implementieren und zu trainieren. Der gewünschtes Ergebnis besteht darin, prädiktive, präskriptive oder beschreibende Erkenntnisse bereitzustellen, die die Geschäftsentscheidung unterstützen.
2. Daten vorverarbeiten – Im funktionalen Sinne beinhaltet dies die Anwendung von Datenbereinigungstechniken und Vorverarbeitungsmethoden, um sicherzustellen, dass die Daten für ML-Modelle geeignet sind. Der gewünschtes Ergebnis Ziel ist es, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Vorhersagen und Analysen des ML-Modells zu verbessern und so Fehler bei der Entscheidungsfindung zu reduzieren.
3. Function-Engineering – Die Aufgabe des Function Engineering besteht darin, die richtigen Eingabefunktionen für Modelle des maschinellen Lernens auszuwählen, umzuwandeln oder zu erstellen. Funktionell verbessert sich dadurch die Leistung von ML-Algorithmen. Der gewünschtes Ergebnis besteht darin, die Genauigkeit und Verallgemeinerung des Modells zu verbessern und so den Wert und die Zuverlässigkeit seiner Vorhersagen zu erhöhen.
4. Leistungsoptimierung von ML-Modellen – Der ML-Ingenieur sollte funktionell in der Lage sein, die Hyperparameter des ML-Modells abzustimmen und Techniken zur Verbesserung der Modellleistung einzusetzen. Der gewünschtes Ergebnis ist die verbesserte Genauigkeit des Modells, die zu besseren Geschäftsentscheidungen oder verbesserten automatisierten Systemen führt.
5. Erkenntnisse kommunizieren – Funktional muss der ML-Ingenieur die Ergebnisse, Modellentscheidungen und Einschränkungen den Stakeholdern mitteilen. Der gewünschtes Ergebnis besteht darin, Transparenz zu gewährleisten, Geschäftsentscheidungen voranzutreiben und den Wissensaustausch im gesamten Group oder der Organisation zu erleichtern.
6. Verantwortungsvolle KI – Funktional gesehen geht es darum, die Auswirkungen von Voreingenommenheit, Equity und Transparenz in Modellen des maschinellen Lernens zu verstehen. Der gewünschtes Ergebnis besteht darin, Modelle in einem verantwortungsvollen Ansatz zu entwickeln, d. h. Modelle, die truthful, rechenschaftspflichtig und clear sind und unbeabsichtigte Vorurteile vermeiden, was zu einer vertrauenswürdigeren KI, einer Marke und verbesserten Kundenbeziehungen führt.

MLOps-Ingenieur

1. Pipelines bereitstellen und warten: Ein MLOps-Ingenieur sorgt funktional für den reibungslosen Übergang von ML-Modellen von der Entwicklungsphase in die Produktionsphase. Der gewünschtes Ergebnis Ziel ist es, den effizienten und fehlerfreien Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen sicherzustellen und Unternehmen letztendlich in die Lage zu versetzen, diese Modelle bei der Entscheidungsfindung in Echtzeit zu nutzen.
2. Implementieren Sie Steady Integration/Steady Deployment (CI/CD) für ML-Modelle: Funktional gesehen umfasst dies die Erstellung und Verwaltung der automatisierten Pipelines für maschinelle Lernworkflows wie Schulung, Check und Bereitstellung. Das gewünschte Ergebnis besteht darin, den ML-Lebenszyklus zu beschleunigen, die kontinuierliche Verfügbarkeit aktualisierter und optimierter Modelle sicherzustellen und manuelle Fehler zu reduzieren.
3. Produktionsüberwachung von ML-Modellen: Der MLOps-Ingenieur sollte sicherstellen, dass Modelle in der Produktion genau auf Leistungseinbußen überwacht und zu Prüfzwecken protokolliert werden. Funktional trägt dies dazu bei, die Qualität des vom Modell bereitgestellten Dienstes aufrechtzuerhalten. Das gewünschte Ergebnis besteht darin, die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der eingesetzten Modelle aufrechtzuerhalten und so den kontinuierlichen Wert für den Geschäftsbetrieb sicherzustellen.
4. Workflow-Optimierung: Funktional geht es darum, mit verteilten Systemen zu arbeiten, um sicherzustellen, dass ML-Modelle größere Datenmengen und hohe Auslastungen in der Produktion bewältigen können. Das gewünschte Ergebnis besteht darin, robuste, skalierbare Lösungen für maschinelles Lernen bereitzustellen, die den wachsenden Geschäftsanforderungen gerecht werden und eine hohe Verfügbarkeit und Leistung gewährleisten.
5. Modellversionierung und Rollback: Der MLOps-Ingenieur muss verschiedene Versionen von ML-Modellen und den zugehörigen Daten verwalten. Funktional ermöglicht dies effizientes Experimentieren, Debuggen und bei Bedarf ein Rollback auf eine frühere Model. Das gewünschte Ergebnis besteht darin, die Modellzuverlässigkeit aufrechtzuerhalten, Risiken zu reduzieren und eine schnelle Reaktion auf alle Probleme mit der aktuellen Modellversion zu ermöglichen.
6. Fehlerbehebung: Funktional stellt dies sicher, dass ML-Modelle in einer Produktionsumgebung eine gute Leistung erbringen. Der gewünschtes Ergebnis besteht darin, das Risiko der Bereitstellung fehlerhafter Modelle zu minimieren und gleichzeitig die Integrität und Zuverlässigkeit KI-gestützter Dienste aufrechtzuerhalten.
7. Automatisierung von ML-Workflows: MLOps-Ingenieure sind für die Automatisierung von ML-Workflows verantwortlich, wodurch der manuelle Aufwand und potenzielle Fehler funktional reduziert werden. Der gewünschtes Ergebnis besteht darin, die Geschwindigkeit und Effizienz maschineller Lernvorgänge zu erhöhen und Datenwissenschaftlern die Möglichkeit zu geben, sich mehr auf die Modellentwicklung und weniger auf den Betrieb zu konzentrieren.

In diesem Artikel haben wir die Überschneidungen und Unterschiede in den Verantwortlichkeiten von ML-Ingenieuren und MLOps-Ingenieuren untersucht.

Wir haben zunächst einige der Gründe erörtert, warum diese Positionen häufig miteinander verwechselt werden, darunter vergleichbare Berufsbezeichnungen und der Einsatz ähnlicher Technologien. Jedoch, ML-Ingenieure Fokus zum Aufbau, zur Schulung und zur Validierung Modelle für maschinelles Lernen, während MLOps-Ingenieure konzentrieren hauptsächlich auf Testen, Bereitstellen und Überwachen Modelle in Produktionsumgebungen.

Es gibt gemeinsame Verantwortlichkeiten zwischen ML-Ingenieuren und MLOps-Ingenieuren, z. B. Sicherheit und Compliance. Aber andere Aufgaben fallen eindeutig in die alleinige Domäne von ML-Ingenieuren, wie zum Beispiel das Entwerfen von Modellen. Ebenso fallen Verantwortlichkeiten wie die Pipeline-Wartung und die CI/CD-Implementierung ausschließlich in den Zuständigkeitsbereich der MLOps-Ingenieure.

Obwohl sich diese Rollen ergänzen, ist es wichtig zu klären, wie sie sich unterscheiden, damit angehende ML-Ingenieure oder MLOps-Ingenieure den richtigen Weg wählen können.

Autoren: Jose Gabriel Islas Montero, Dmitry Kazhdan, Botty Dimanov